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Revista Chilena de Obstetricia y Ginecologia     Open Access   (Followers: 1, SJR: 0.139, CiteScore: 0)
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Revista Costarricense de Psicología     Open Access  
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Revista Cubana de Cirugía     Open Access  
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Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas     Open Access   (Followers: 1, SJR: 0.13, CiteScore: 0)
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Revista de Historia del Derecho     Open Access   (Followers: 1)
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Revista de Microbiologia     Open Access   (Followers: 1)
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Revista de Saúde Pública     Open Access   (Followers: 1, SJR: 0.807, CiteScore: 2)
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Revista Latinoamericana de Derecho Social     Open Access   (Followers: 1, SJR: 0.101, CiteScore: 0)
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Revista Latinoamericana de Educación Inclusiva     Open Access   (Followers: 1)
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Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa     Open Access   (SJR: 0.171, CiteScore: 0)
Revista Latinoamericana de Psicopatologia Fundamental     Open Access   (SJR: 0.201, CiteScore: 0)
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Revista Médica Electrónica     Open Access  
Revista Médica La Paz     Open Access  
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Revista Mexicana de Astronomía y Astrofísica     Open Access   (Followers: 2, SJR: 0.596, CiteScore: 1)
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Revista mexicana de física E     Open Access  
Revista Mexicana de Fitopatología     Open Access  
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Revista Mexicana de Micologí­a     Open Access  
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Revista de Administração de Empresas
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ISSN (Print) 0034-7590 - ISSN (Online) 2178-938X
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  • PROPRIEDADE DOS DADOS E CIÊNCIA ABERTA

    •  
  • A VIAGEM ACABA DE COMEÇAR

    •  
  • ALÉM DA TECNOLOGIA: DESAFIOS GERENCIAIS NA ERA DO BIG DATA

    •  
  • CAPACIDADE DE GESTÃO DA INFORMAÇÃO E IMPLEMENTAÇÃO DE ESTRATÉGIA DE
           Big Data

    • Abstract: ABSTRACT Firms are increasingly interested in developing Big Data strategies. However, the expectation of the value of these benefits and of the costs involved in acquiring or developing these solutions are not homogeneous for all firms, which generates competitive imperfections in the market for strategic resources. Information Management Capability (IMC) aims to provide the required unique insights for successful Big Data strategies. This study analyzes IMC as an imperfection agent in the market for strategic Big Data resources. The hypotheses were tested using a survey of 101 respondents and analyzed with SEM-PLS. The results indicate the positive influence of IMC on value expectation and a negative effect on cost expectation. Cost expectation inversely affects the intent to purchase or develop the resources to implement Big Data strategies. Value expectation has a positive effect on both intents.RESUMEN El interés de las organizaciones en el desarrollo de estrategias de Big Data está aumentando significativamente. Sin embargo, la expectativa del valor de los beneficios y de los costos implicados en el acreedor o el desarrollo de estas soluciones no es homogénea para todas las empresas, impugnando las imperfecciones en el mercado de los recursos estratégicos. Capacidad de Gestión de la Información (CGI) utiliza las premisas proporcionar las pruebas requeridas para el éxito de Big Data, este artículo tiene como objetivo analizar el CGI como un agente de imperfección en el Strategic Factor Market de Big Data. Las hipótesis se probaron de una encuesta de 101 respondedores y se analizaron con SEM-PLS. Los resultados indican la positiva influencia de CGI sobre la expectativa y una negativa en una expectativa de los costos. La expectativa de los costos inversamente afecta al intento de comprar o de desarrollar los recursos para implementar estrategias Big Data. La expectativa de valor tiene un efecto positivo en ambos intents.RESUMO O interesse das organizações em desenvolver estratégias de Big Data está aumentando significativamente. No entanto, a expectativa do valor desses benefícios e dos custos envolvidos na aquisição ou desenvolvimento dessas soluções não é homogênea para todas as empresas, gerando imperfeições competitivas no mercado de recursos estratégicos. A capacidade de gestão da informação (CGI) tem como premissa fornecer as informações necessárias para que as estratégias de Big Data sejam bem-sucedidas. Este artigo se propõe a analisar a CGI como um agente de imperfeição no mercado de fatores estratégicos de Big Data. As hipóteses foram testadas a partir de uma Survey com 101 respondentes e analisadas com a utilização de SEM-PLS. Os resultados indicam uma influência CGI positiva na expectativa de valor e uma negativa na expectativa de custo. A expectativa de custo afeta inversamente a intenção de comprar ou desenvolver os recursos para implantar estratégias de Big Data. A expectativa de valor tem um efeito positivo em ambas as intenções.
       
  • INTENÇÃO DE ADOÇÃO DE BIG DATA NA CADEIA DE SUPRIMENTOS: UMA
           PERSPECTIVA BRASILEIRA

    • Abstract: ABSTRACT Big data applications have been remodeling several business models and provoking strong radical transformations in supply chain management (SCM). Supported by the literature on big data, supply chain management, and the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), this study aims to evaluate the variables that influence the intention of Brazilian SCM professionals to adopt big data. To this end, we adapted and validated a previously developed UTAUT model. A survey of 152 supply chain respondents revealed that facilitating conditions (e.g., IT infrastructure) have a high influence on their intention to adopt big data. However, social influence and performance expectancy showed no significant effect. This study contributes to the practical field, offering valuable insights for decision-makers considering big data projects. It also contributes to the literature by helping minimize the research gap in big data in the Brazilian context.RESUMEN Las aplicaciones de big data han estado remodelando varios modelos de negocios y han provocado fuertes transformaciones en la cadena de suministro (CS). Con el apoyo de la literatura de big data, CS y la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología (UTAUT), este estudio tiene objetivo evaluar las variables que afectan a los profesionales brasileños para adoptar big data. Por lo tanto, adaptamos y validamos un modelo UTAUT previamente desarrollado. Un total de 152 encuestados de CS revelaron que las condiciones de facilitación (por ejemplo, la infraestructura de TI) tienen una gran influencia en la adopción de big data. Por otro lado, la influencia social y la expectativa de desempeño no mostraron un efecto significativo. Este estudio contribuye a la práctica, con información valiosa para los responsables de la toma de decisiones que están considerando proyectos de big data. Además, ayudamos a minimizar la brecha con respecto a los estudios de big data en el contexto brasileño.RESUMO As aplicações de big data têm remodelado vários modelos de negócios e provocado grandes transformações na gestão da cadeia de suprimentos (GCS). Apoiado pela literatura emergente de big data, GCS e teoria unificada de aceitação e uso de tecnologia (UTAUT), este estudo tem como objetivo avaliar as variáveis que influenciam os profissionais brasileiros que atuam na GCS a adotar big data. Assim, nós adaptamos e validamos um modelo UTAUT previamente desenvolvido. Um total de 152 profissionais que atuam na gestão de cadeias de suprimentos revelou que condições facilitadoras (como a infraestrutura de TI) têm uma grande influência na adoção de big data. Por outro lado, a influência social e a expectativa de desempenho não apresentaram efeito significativo. Este estudo contribui para a prática, com conhecimentos valiosos para os tomadores de decisão que estão considerando projetos de big data. Além disso, ele ajuda a minimizar a lacuna em relação aos estudos de big data no contexto brasileiro.
       
  • MEDINDO A ACESSIBILIDADE: UMA PERSPECTIVA DE BIG DATA SOBRE OS TEMPOS DE
           ESPERA DO SERVIÇO DA UBER

    • Abstract: ABSTRACT This study aims to relate information about the waiting times of ride-sourcing services, with specific reference to Uber, using socioeconomic variables from São Paulo, Brazil. The intention is to explore the possibility of using this measure as an accessibility proxy. A database was created with the mean waiting time data per district, which was aggregated to a set of socioeconomic and transport infrastructure variables. From this database, a multiple linear regression model was built. In addition, the stepwise method selected the most significant variables. Moran's I test confirmed the spatial distribution pattern of the measures, motivating the use of a spatial autoregressive model. The results indicate that physical variables, such as area and population density, are important to explain this relation. However, the mileage of district bus lines and the non-white resident rate were also significant. Besides, the spatial component indicates a possible relation to accessibility.RESUMEN El presente artículo busca relacionar informaciones sobre el tiempo de espera de servicios de alquiler de coches, específicamente Uber, con variables socioeconómicas de la ciudad de São Paulo con la intención de explorar la posibilidad de utilizar esas medidas como un proxy de accesibilidad. Se ha montado una base con la media de los datos de tiempo de espera del servicio por distrito, que se ha agregado a un conjunto de variables socioeconómicas y de infraestructura de transporte. A partir de esta base se elaboraron modelos de regresión lineal MLR, y utilizando el método stepwise se seleccionaron las variables más significativas del modelo. Se verificó el patrón espacial de las variables a través de la prueba I de Moran, que motivó la elaboración de un modelo espacial autoregresivo (SAR). Los resultados indican que las variables físicas son importantes para esa relación, como el área y la densidad de población, pero el kilometraje de líneas de autobús en el distrito, la tasa de residentes no blancos, además del componente espacial, indica una posible relación con accesibilidad.RESUMO O presente artigo busca relacionar informações sobre o tempo de espera de serviços de aluguel de carro, especificamente Uber, com variáveis socioeconômicas da cidade de São Paulo, com a intenção de explorar a possibilidade de uso dessas medidas como um proxy de acessibilidade. Foi montada uma base com a média dos dados de tempo de espera do serviço por distrito, que foi agregada a um conjunto de variáveis socioeconômicas e de infraestrutura de transporte. A partir dessa base, foram elaborados modelos de regressão linear múltipla (RLM), e, utilizando o método stepwise, foram selecionadas as variáveis mais significativas do modelo. Foi verificado o padrão espacial das variáveis por meio do teste I de Moran, que motivou a elaboração de um modelo espacial autorregressivo (SAR). Os resultados indicam que variáveis físicas são importantes para essa relação, como área e densidade populacional, mas a quilometragem de linhas de ônibus no distrito a taxa de residentes não brancos, além do componente espacial, indica uma possível relação com acessibilidade.
       
  • FATORES QUE AFETAM A ADOÇÃO DE ANÁLISES DE BIG
           DATA
    EM EMPRESAS

    • Abstract: ABSTRACT With the total quantity of data doubling every two years, the low price of computing and data storage, make Big Data analytics (BDA) adoption desirable for companies, as a tool to get competitive advantage. Given the availability of free software, why have some companies failed to adopt these techniques' To answer this question, we extend the unified theory of technology adoption and use of technology model (UTAUT) adapted for the BDA context, adding two variables: resistance to use and perceived risk. We used the level of implementation of these techniques to divide companies into users and non-users of BDA. The structural models were evaluated by partial least squares (PLS). The results show the importance of good infrastructure exceeds the difficulties companies face in implementing it. While companies planning to use Big Data expect strong results, current users are more skeptical about its performance.RESUMEN Con la cantidad total de datos duplicándose cada dos años, el bajo precio de la informática y del almacenamiento de datos, la adopción del análisis Big Data (BDA) es altamente deseable para las empresas, como un instrumento para conseguir una ventaja competitiva. Dada la disponibilidad de software libre, ¿por qué algunas empresas no han adoptado estas técnicas' Para responder a esta pregunta, ampliamos la teoría unificada de la adopción y uso de tecnología (UTAUT) adaptado para el contexto BDA, agregando dos variables: resistencia al uso y riesgo percibido. Utilizamos el grado de implantación de estas técnicas para dividir las empresas entre: usuarias y no usuarias de BDA. Los modelos estructurales fueron evaluados con partial least squres (PLS). Los resultados muestran que la importancia de una buena infraestructura excede las dificultades que enfrentan las empresas para implementarla. Mientras que las compañías que planean usar BDA esperan muy buenos resultados, las usuarias actuales son más escépticos sobre su rendimiento.RESUMO Com a quantidade total de dados duplicando a cada dois anos, o baixo preço da computação e do armazenamento de dados torna a adoção de análises de Big Data (Big Data analytics - BDA) desejável para as empresas como uma ferramenta de obtenção de vantagem competitiva. Dada a disponibilidade de software livre, por que algumas empresas não adotaram essas técnicas' Para responder a essa pergunta, estendemos a teoria unificada de adoção e uso de tecnologia (UTAUT) adaptada para o contexto do BDA, adicionando duas variáveis: resistência ao uso e risco percebido. Usamos o grau de implementação dessas técnicas para dividir as empresas em usuárias e não usuárias de técnicas de BDA. Os modelos estruturais foram avaliados por partial least squares (PLS). Os resultados mostram que a importância de uma boa infraestrutura excede as dificuldades que as empresas enfrentam para implementar BDA. Enquanto as empresas que planejam usar Big Data esperam resultados significativos, os usuários atuais são mais céticos em relação ao seu desempenho.
       
  • BIG DATA E DISRUPÇÕES NOS MODELOS DE NEGÓCIOS

    • Abstract: ABSTRACT With the total quantity of data doubling every two years, the low price of computing and data storage, make Big Data analytics (BDA) adoption desirable for companies, as a tool to get competitive advantage. Given the availability of free software, why have some companies failed to adopt these techniques' To answer this question, we extend the unified theory of technology adoption and use of technology model (UTAUT) adapted for the BDA context, adding two variables: resistance to use and perceived risk. We used the level of implementation of these techniques to divide companies into users and non-users of BDA. The structural models were evaluated by partial least squares (PLS). The results show the importance of good infrastructure exceeds the difficulties companies face in implementing it. While companies planning to use Big Data expect strong results, current users are more skeptical about its performance.RESUMEN Con la cantidad total de datos duplicándose cada dos años, el bajo precio de la informática y del almacenamiento de datos, la adopción del análisis Big Data (BDA) es altamente deseable para las empresas, como un instrumento para conseguir una ventaja competitiva. Dada la disponibilidad de software libre, ¿por qué algunas empresas no han adoptado estas técnicas' Para responder a esta pregunta, ampliamos la teoría unificada de la adopción y uso de tecnología (UTAUT) adaptado para el contexto BDA, agregando dos variables: resistencia al uso y riesgo percibido. Utilizamos el grado de implantación de estas técnicas para dividir las empresas entre: usuarias y no usuarias de BDA. Los modelos estructurales fueron evaluados con partial least squres (PLS). Los resultados muestran que la importancia de una buena infraestructura excede las dificultades que enfrentan las empresas para implementarla. Mientras que las compañías que planean usar BDA esperan muy buenos resultados, las usuarias actuales son más escépticos sobre su rendimiento.RESUMO Com a quantidade total de dados duplicando a cada dois anos, o baixo preço da computação e do armazenamento de dados torna a adoção de análises de Big Data (Big Data analytics - BDA) desejável para as empresas como uma ferramenta de obtenção de vantagem competitiva. Dada a disponibilidade de software livre, por que algumas empresas não adotaram essas técnicas' Para responder a essa pergunta, estendemos a teoria unificada de adoção e uso de tecnologia (UTAUT) adaptada para o contexto do BDA, adicionando duas variáveis: resistência ao uso e risco percebido. Usamos o grau de implementação dessas técnicas para dividir as empresas em usuárias e não usuárias de técnicas de BDA. Os modelos estruturais foram avaliados por partial least squares (PLS). Os resultados mostram que a importância de uma boa infraestrutura excede as dificuldades que as empresas enfrentam para implementar BDA. Enquanto as empresas que planejam usar Big Data esperam resultados significativos, os usuários atuais são mais céticos em relação ao seu desempenho.
       
  • PLUS ÇA CHANGE, PLUS C'EST LA MÊME CHOSE

    • Abstract: ABSTRACT With the total quantity of data doubling every two years, the low price of computing and data storage, make Big Data analytics (BDA) adoption desirable for companies, as a tool to get competitive advantage. Given the availability of free software, why have some companies failed to adopt these techniques' To answer this question, we extend the unified theory of technology adoption and use of technology model (UTAUT) adapted for the BDA context, adding two variables: resistance to use and perceived risk. We used the level of implementation of these techniques to divide companies into users and non-users of BDA. The structural models were evaluated by partial least squares (PLS). The results show the importance of good infrastructure exceeds the difficulties companies face in implementing it. While companies planning to use Big Data expect strong results, current users are more skeptical about its performance.RESUMEN Con la cantidad total de datos duplicándose cada dos años, el bajo precio de la informática y del almacenamiento de datos, la adopción del análisis Big Data (BDA) es altamente deseable para las empresas, como un instrumento para conseguir una ventaja competitiva. Dada la disponibilidad de software libre, ¿por qué algunas empresas no han adoptado estas técnicas' Para responder a esta pregunta, ampliamos la teoría unificada de la adopción y uso de tecnología (UTAUT) adaptado para el contexto BDA, agregando dos variables: resistencia al uso y riesgo percibido. Utilizamos el grado de implantación de estas técnicas para dividir las empresas entre: usuarias y no usuarias de BDA. Los modelos estructurales fueron evaluados con partial least squres (PLS). Los resultados muestran que la importancia de una buena infraestructura excede las dificultades que enfrentan las empresas para implementarla. Mientras que las compañías que planean usar BDA esperan muy buenos resultados, las usuarias actuales son más escépticos sobre su rendimiento.RESUMO Com a quantidade total de dados duplicando a cada dois anos, o baixo preço da computação e do armazenamento de dados torna a adoção de análises de Big Data (Big Data analytics - BDA) desejável para as empresas como uma ferramenta de obtenção de vantagem competitiva. Dada a disponibilidade de software livre, por que algumas empresas não adotaram essas técnicas' Para responder a essa pergunta, estendemos a teoria unificada de adoção e uso de tecnologia (UTAUT) adaptada para o contexto do BDA, adicionando duas variáveis: resistência ao uso e risco percebido. Usamos o grau de implementação dessas técnicas para dividir as empresas em usuárias e não usuárias de técnicas de BDA. Os modelos estruturais foram avaliados por partial least squares (PLS). Os resultados mostram que a importância de uma boa infraestrutura excede as dificuldades que as empresas enfrentam para implementar BDA. Enquanto as empresas que planejam usar Big Data esperam resultados significativos, os usuários atuais são mais céticos em relação ao seu desempenho.
       
  • CRIMES CORPORATIVOS: O ESPECTRO DO GENOCÍDIO RONDA O MUNDO

    • Abstract: ABSTRACT With the total quantity of data doubling every two years, the low price of computing and data storage, make Big Data analytics (BDA) adoption desirable for companies, as a tool to get competitive advantage. Given the availability of free software, why have some companies failed to adopt these techniques' To answer this question, we extend the unified theory of technology adoption and use of technology model (UTAUT) adapted for the BDA context, adding two variables: resistance to use and perceived risk. We used the level of implementation of these techniques to divide companies into users and non-users of BDA. The structural models were evaluated by partial least squares (PLS). The results show the importance of good infrastructure exceeds the difficulties companies face in implementing it. While companies planning to use Big Data expect strong results, current users are more skeptical about its performance.RESUMEN Con la cantidad total de datos duplicándose cada dos años, el bajo precio de la informática y del almacenamiento de datos, la adopción del análisis Big Data (BDA) es altamente deseable para las empresas, como un instrumento para conseguir una ventaja competitiva. Dada la disponibilidad de software libre, ¿por qué algunas empresas no han adoptado estas técnicas' Para responder a esta pregunta, ampliamos la teoría unificada de la adopción y uso de tecnología (UTAUT) adaptado para el contexto BDA, agregando dos variables: resistencia al uso y riesgo percibido. Utilizamos el grado de implantación de estas técnicas para dividir las empresas entre: usuarias y no usuarias de BDA. Los modelos estructurales fueron evaluados con partial least squres (PLS). Los resultados muestran que la importancia de una buena infraestructura excede las dificultades que enfrentan las empresas para implementarla. Mientras que las compañías que planean usar BDA esperan muy buenos resultados, las usuarias actuales son más escépticos sobre su rendimiento.RESUMO Com a quantidade total de dados duplicando a cada dois anos, o baixo preço da computação e do armazenamento de dados torna a adoção de análises de Big Data (Big Data analytics - BDA) desejável para as empresas como uma ferramenta de obtenção de vantagem competitiva. Dada a disponibilidade de software livre, por que algumas empresas não adotaram essas técnicas' Para responder a essa pergunta, estendemos a teoria unificada de adoção e uso de tecnologia (UTAUT) adaptada para o contexto do BDA, adicionando duas variáveis: resistência ao uso e risco percebido. Usamos o grau de implementação dessas técnicas para dividir as empresas em usuárias e não usuárias de técnicas de BDA. Os modelos estruturais foram avaliados por partial least squares (PLS). Os resultados mostram que a importância de uma boa infraestrutura excede as dificuldades que as empresas enfrentam para implementar BDA. Enquanto as empresas que planejam usar Big Data esperam resultados significativos, os usuários atuais são mais céticos em relação ao seu desempenho.
       
 
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